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Enregistrement W2789995809 · doi:10.17705/1jais.00412

The Impact of Computerized Agents on Immediate Emotions, Overall Arousal and Bidding Behavior in Electronic Auctions

2015· article· en· W2789995809 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiddingArousalCommon value auctionAgency (philosophy)PsychologyMicroeconomicsSocial psychologyAdvertisingBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of computerized agents has become pervasive in everyday live. In this paper, we examine the impact of agency on human bidders’ affective processes and bidding behavior in an electronic auction environment. In particular, we use skin conductance response and heart rate measurements as proxies for the immediate emotions and overall arousal of human bidders in a lab experiment with human and computerized counterparts. Our results show that computerized agents mitigated 1) the intensity of bidders’ immediate emotions in response to discrete auction events, such as submitting a bid and winning or losing an auction, and 2) the bidders’ overall arousal levels during the auction. Moreover, agency affected bidding behavior and its relation to overall arousal: whereas overall arousal and bids were negatively correlated when competing against human bidders, we did not observe this relationship for computerized agents. In other words, lower levels of agency yield less emotional behavior. The results of our study have implications for the design of electronic auction platforms and markets that include both human and computerized actors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle